全站随机测试

题库共 4,530 道 本次抽 30 道 即时判分 每次进入随机抽题,可以反复练
全站随机 逻辑学 统计学 哲学启蒙 思辨力 心理学启蒙 5 题 10 题 20 题 30 题 换一批
1
关于「语义谬误」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是语义谬误判定过程的关键环节:歧义:语句可以作两种解释。
2
判断:大家都做一件事,不代表这件事就是对的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
3
在学习「论证的评估标准」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
4
在学习「求同法与求异法」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
5
在学习「图尔敏模型」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
6
在学习「把大目标切小」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。把要做的事拆成几小步,一步一步来。
7
在学习「什么是原因」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
8
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
9
在学习「好问题长什么样」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。好问题说得清楚,别人一听就明白你在问什么。
10
关于「时间一直往前」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是时间一直往前判定过程的关键环节:今天过了就是明天。
11
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
12
在学习「测量尺度」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
13
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
14
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
15
在学习「认真听别人的回答」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。得到回答后要认真听,再想一想对不对。
16
判断:不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
17
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
18
判断:相关不等于因果,因果推断需要实验设计或专门方法支撑。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
19
在学习「做完选择别老后悔」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。选好了就认真去做,别一直想着别的。
20
在实际场景中使用「假设检验的常见误用」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住假设检验的常见误用的判断依据:显著只说明差异不太可能由偶然造成。
21
判断:时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
22
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
23
下列关于「规则是什么」的说法中,属于常见错误的是?
解析:这是初学者最常犯的错误:以为规则是想改就能改的。正确理解应回到定义——规则是大家说好一起照着做的约定。
24
在实际场景中使用「参数与统计量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住参数与统计量的判断依据:总体均值用 μ,样本均值用 x̄。
25
在学习「条件概率」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
26
关于「指数平滑法」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是指数平滑法判定过程的关键环节:一次平滑适用于水平型序列。
27
在学习「关联谬误」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
28
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
29
判断:相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
30
在学习「二项分布」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
换一批